Presentación

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Este programa está dirigido a aquellas personas interesadas en alcanzar un nivel de conocimiento superior en Procesadores del Lenguaje. El principal objetivo es capacitar al alumno para que aplique en el mundo real los conocimientos adquiridos en este Experto Universitario, en un entorno de trabajo que reproduzca las condiciones que se puede encontrar en su futuro, de manera rigurosa y realista.

Este Experto Universitario preparará al alumno para el ejercicio profesional de la Ingeniería Informática, gracias a una experiencia académica transversal y versátil adaptada a las nuevas tecnologías e innovaciones en este campo. Obtendrá amplios conocimientos en Procesadores del Lenguaje, de la mano de profesionales en el sector.

El profesional debe aprovechar la oportunidad y cursar esta capacitación en un formato 100% Online, sin tener que renunciar a sus obligaciones. Actualiza tus conocimientos y consigue tu título de Experto Universitario para seguir creciendo personal y profesionalmente.

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Este Experto Universitario en Procesadores del Lenguaje contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

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  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebido recogen una información científica y práctica sobre el Procesadores del Lenguaje
  • Las novedades sobre los últimos avances en el Procesadores del Lenguaje
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Un sistema interactivo de aprendizaje basado en el método del caso y su aplicación a la práctica real
  • Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

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Incluye en su cuadro docente a un equipo de profesionales pertenecientes al ámbito de Ingeniería Informática, que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas pertenecientes a sociedades de referencia y universidades de prestigio.

El contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa permitirá al profesional un aaprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el docente deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos en sistemas de información con gran experiencia docente.

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Temario

La estructura de los contenidos ha sido diseñada por un equipo de profesionales de Ingeniería Informática, conscientes de la relevancia de la actualidad de la capacitación para poder profundizar en esta área de conocimiento, con el fin de enriquecer humanísticamente al estudiante y elevarle el nivel de conocimiento en Procesadores del Lenguaje mediante las últimas tecnologías educativas disponibles.

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Módulo 1. Informática teórica

1.1. Conceptos matemáticos utilizados

1.1.1. Introducción a la lógica proposicional
1.1.2. Teoría de relaciones
1.1.3. Conjuntos numerables y no numerables

1.2. Lenguajes y gramáticas formales e introducción a las máquinas de Turing

1.2.1. Lenguajes y gramáticas formales
1.2.2. Problema de decisión
1.2.3. La máquina de Turing

1.3. Extensiones para las máquinas de Turing, máquinas de Turing restringidas y computadoras

1.3.1. Técnicas de programación para las máquinas de Turing
1.3.2. Extensiones para las máquinas de Turing
1.3.3. Máquinas de Turing restringidas
1.3.4. Máquinas de Turing y computadoras

1.4. Indecibilidad

1.4.1. Lenguaje no recursivamente enumerable
1.4.2. Un problema indecidible recursivamente enumerable

1.5. Otros problemas indecibles

1.5.1. Problemas indecidibles para las máquinas de Turing
1.5.2. Problema de Correspondencia de Post (PCP)

1.6. Problemas intratables

1.6.1. Las clases P y NP
1.6.2. Un problema NP completo
1.6.3. Problema de la satisfacibilidad restringido
1.6.4. Otros problemas NP completos

1.7. Problemas co-NP y PS

1.7.1. Complementarios de los lenguajes de NP
1.7.2. Problemas resolubles en espacio polinómico
1.7.3. Problemas PS completos

1.8. Clases de lenguajes basados en la aleatorización

1.8.1. Modelo de la MT con aleatoriedad
1.8.2. Las clases RP y ZPP
1.8.3. Prueba de primalidad
1.8.4. Complejidad de la prueba de primalidad

1.9. Otras clases y gramáticas

1.9.1. Autómatas finitos probabilísticos
1.9.2. Autómatas celulares
1.9.3. Células de McCulloch y Pitts
1.9.4. Gramáticas de Lindenmayer

1.10. Sistemas avanzados de cómputo

1.10.1. Computación con membranas: sistemas P
1.10.2. Computación con ADN
1.10.3. Computación cuántica

Módulo 2. Teoría de autómatas y lenguajes formales

2.1. Introducción a la teoría de autómatas

2.1.1. ¿Por qué estudiar teoría de autómatas?
2.1.2. Introducción a las demostraciones formales
2.1.3. Otras formas de demostración
2.1.4. Inducción matemática
2.1.5. Alfabetos, cadenas y lenguajes

2.2. Autómatas finitos deterministas

2.2.1. Introducción a los autómatas finitos
2.2.2. Autómatas finitos deterministas

2.3. Autómatas finitos no deterministas

2.3.1. Autómatas finitos no deterministas
2.3.2. Equivalencia entre AFD y AFN
2.3.3. Autómatas finitos con transiciones ϵ

2.4. Lenguajes y expresiones regulares I

2.4.1. Lenguajes y expresiones regulares
2.4.2. Autómatas finitos y expresiones regulares

2.5. Lenguajes y expresiones regulares II

2.5.1. Conversión de expresiones regulares en autómatas
2.5.2. Aplicaciones de las expresiones regulares
2.5.3. Álgebra de las expresiones regulares

2.6. Lema de bombeo y clausura de los lenguajes regulares

2.6.1. Lema de bombeo
2.6.2. Propiedades de clausura de los lenguajes regulares

2.7. Equivalencia y minimización de autómatas

2.7.1. Equivalencia de AF
2.7.2. Minimización de AF

2.8. Gramáticas Independientes de Contexto (GIC)

2.8.1. Gramáticas independientes de contexto
2.8.2. Árboles de derivación
2.8.3. Aplicaciones de las GIC
2.8.4. Ambigüedad en las gramáticas y lenguajes

2.9. Autómatas a pila y GIC

2.9.1. Definición de los autómatas a pila
2.9.2. Lenguajes aceptados por un autómata a pila
2.9.3. Equivalencia entre autómatas a pila y GIC
2.9.4. Autómata a pila determinista

2.10. Formas normales, lema de bombeo de las GIC y propiedades de los LIC

2.10.1. Formas normales de las GIC
2.10.2. Lema de bombeo
2.10.3. Propiedades de clausura de los lenguajes
2.10.4. Propiedades de decisión de los LIC

Módulo 3. Procesadores de Lenguajes

3.1. Introducción al proceso de compilación

3.1.1. Compilación e interpretación
3.1.2. Entorno de ejecución de un compilador
3.1.3. Proceso de análisis
3.1.4. Proceso de síntesis

3.2. Analizador léxico

3.2.1. ¿Qué es un analizador léxico?
3.2.2. Implementación del analizador léxico
3.2.3. Acciones semánticas
3.2.4. Recuperación de errores
3.2.5. Cuestiones de implementación

3.3. Análisis sintáctico

3.3.1. ¿Qué es un analizador sintáctico?
3.3.2. Conceptos previos
3.3.3. Analizadores descendentes
3.3.4. Analizadores ascendentes

3.4. Análisis sintáctico descendente y análisis sintáctico ascendente

3.4.1. Analizador LL(1)
3.4.2. Analizador LR(0)
3.4.3. Ejemplo de analizador

3.5. Análisis sintáctico ascendente avanzado

3.5.1. Analizador SLR
3.5.2. Analizador LR (1)
3.5.3. Analizador LR (k)
3.5.4. Analizador LALR

3.6. Análisis semántico I

3.6.1. Traducción dirigida por la sintaxis
3.6.2. Tabla de símbolos

3.7. Análisis semántico II

3.7.1. Comprobación de tipos
3.7.2. El subsistema de tipos
3.7.3. Equivalencia de tipos y conversiones

3.8. Generación de código y entorno de ejecución

3.8.1. Aspectos de diseño
3.8.2. Entorno de ejecución
3.8.3. Organización de la memoria
3.8.4. Asignación de memoria

3.9. Generación de código intermedio

3.9.1. Traducción dirigida por la síntesis
3.9.2. Representaciones intermedias
3.9.3. Ejemplos de traducciones

3.10. Optimización de código

3.10.1. Asignación de registros
3.10.2. Eliminación de asignaciones muertas
3.10.3. Ejecución en tiempo de compilación
3.10.4. Reordenación de expresiones
3.10.5. Optimización de bucles

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